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機(jī)器學(xué)習(xí)-實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

看不懂的推薦看一看周志華老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)》,里面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講的很清楚的,看了相關(guān)的內(nèi)容,發(fā)現(xiàn)這個(gè)視頻很容易理解。
老師的錯(cuò)別字我也是醉了.....
https://github.com/lonelyWalkor/neure_Py
python 36 下的代碼 作為參考
大學(xué)的數(shù)學(xué)也只是工具而已 深入還是得靠自學(xué)
python中用matplotlib作圖漢字怎么顯示,顯示的是小方塊
一臉懵逼啊,這個(gè)是所謂的梯度下降吧。。
老師傳一下csv文件和源碼啊55555
老師寫(xiě)代碼都不調(diào)試啊...好多bug
不是logistic回歸么?
看來(lái)有關(guān)數(shù)學(xué)的書(shū)籍與數(shù)字信號(hào)的書(shū)籍不能丟哦
很好,很受用,BP反向傳播從算法角度理解了
個(gè)人感覺(jué)老師的Python不太精通啊orz
x = [[1, 2, 3], [2, 3, 4]]
y = [1, -1]

list(zip(x, y))

[([1, 2, 3], 1), ([2, 3, 4], -1)]
課程須知
有一定的編程基礎(chǔ),例如掌握C語(yǔ)言。
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念介紹 2、數(shù)據(jù)分類(lèi)算法介紹 3、神經(jīng)元感知器分類(lèi)算法并進(jìn)行實(shí)現(xiàn) 4、數(shù)據(jù)解析和可視化設(shè)計(jì) 5、使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6、如何使用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)數(shù)據(jù) 7、適應(yīng)性線性神經(jīng)元的基本原理并實(shí)現(xiàn) 8、適應(yīng)性線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)

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